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Meilleur LLM sur MacBook Pro M1 Pro / Max en 2026

Le MacBook Pro M1 Pro / Max (16-64 Go, 200-400 Go/s) a 4 ans mais reste utilisable. Modèles 7-32B en Q4 confortables, 70B en Q3 jouable sur Max 64 Go.

Classement

1

🇨🇳 Qwen 3 30B-A3B

Alibaba · 30B paramètres · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

MoE 30B/3B actifs hybrid thinking. MMLU 81.4, AIME24 80.4. 100+ langues.

Pourquoi ce rang MoE 30B/3B actifs hybrid thinking. MMLU 81.4, AIME24 80.4. 100+ langues.
ollama run qwen3:30b-a3b
VRAM Q4
19 GB
35 GB en Q8
2

🇺🇸 Granite 4.0 H-Small 32B-A9B

IBM · 32B paramètres · Apache 2.0 · 128 000 tokens ctx

Hybride Mamba-2 + MoE 32B/9B actifs. ~70% de RAM en moins en long contexte. Apache 2.0.

Pourquoi ce rang Hybride Mamba-2 + MoE 32B/9B actifs. ~70% de RAM en moins en long contexte. Apache 2.0.
ollama run granite4:small-h
VRAM Q4
19 GB
35 GB en Q8
3

🇺🇸 gpt-oss 20B

OpenAI · 21B paramètres · Apache 2.0 · 128 000 tokens ctx

Petit frère de gpt-oss 120B. 21B/3.6B actifs. Égale o3-mini sur laptop.

Pourquoi ce rang Petit frère de gpt-oss 120B. 21B/3.6B actifs. Égale o3-mini sur laptop.
ollama run openai/gpt-oss:20b
VRAM Q4
13 GB
23 GB en Q8
4

🇨🇳 Qwen 3 VL 30B-A3B

Alibaba · 30B paramètres · Apache 2.0 · 262 144 tokens ctx

Vision MoE 30B/3B actifs. Sweet spot vision Qwen 3. 256k ctx.

Pourquoi ce rang Vision MoE 30B/3B actifs. Sweet spot vision Qwen 3. 256k ctx.
ollama run qwen3-vl:30b
VRAM Q4
19 GB
35 GB en Q8
5

🇨🇳 ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking

Baidu · 21B paramètres · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

Raisonneur compact MoE 21B/3B actifs. Apache 2.0. Rapide grâce aux 3B actifs.

Pourquoi ce rang Raisonneur compact MoE 21B/3B actifs. Apache 2.0. Rapide grâce aux 3B actifs.
ollama pull hf.co/baidu/ernie-4.5-21b-GGUF
VRAM Q4
13 GB
23 GB en Q8
6

🇺🇸 Trinity Mini 26B-A3B

Arcee AI · 26B paramètres · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

MoE 26B/3B actifs par labo US. Rapide grâce aux 3B actifs. Apache 2.0.

Pourquoi ce rang MoE 26B/3B actifs par labo US. Rapide grâce aux 3B actifs. Apache 2.0.
ollama pull hf.co/arcee-ai/Trinity-Mini-26B-GGUF
VRAM Q4
15 GB
28 GB en Q8
7

Kanana 2 30B-A3B Thinking

Kakao · 30B paramètres · Apache 2.0 · 131 072 tokens ctx

Agentic coréen MoE 30B/3B actifs. Couvre KR/EN/JP/ZH/TH/VI. Apache 2.0. MLA attention.

Pourquoi ce rang Agentic coréen MoE 30B/3B actifs. Couvre KR/EN/JP/ZH/TH/VI. Apache 2.0. MLA attention.
ollama pull hf.co/kakaoai/Kanana-2-30B-GGUF
VRAM Q4
18 GB
33 GB en Q8

Tableau comparatif

Rang Modèle Params VRAM Q4 Contexte Licence Sur Apple M1 (16 GB)
#1 Qwen 3 30B-A3B 30B 19 GB 131 072 Apache 2.0
#2 Granite 4.0 H-Small 32B-A9B 32B 19 GB 128 000 Apache 2.0
#3 gpt-oss 20B 21B 13 GB 128 000 Apache 2.0
#4 Qwen 3 VL 30B-A3B 30B 19 GB 262 144 Apache 2.0
#5 ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking 21B 13 GB 131 072 Apache 2.0
#6 Trinity Mini 26B-A3B 26B 15 GB 131 072 Apache 2.0
#7 Kanana 2 30B-A3B Thinking 30B 18 GB 131 072 Apache 2.0

Méthodologie du classement

Filtre : 3-70B dont Q4_K_M tient sous 40 Go. Bonus 7-32B (peak M1 Max). On reste prudent sur 70B (bande passante limite vs M3/M4).

Critères pris en compte :

  • Q4_K_M ≤ 40 Go
  • Stable et silencieux
  • Compatible Metal 3
  • Tokens/sec ≥ 10 sur 32B

Le scoring est entièrement transparent : consultez notre méthodologie pour les détails de calcul VRAM/tokens/sec.

Questions fréquentes

MBP M1 Pro 16 Go en 2026 : ça vaut le coup ?

Oui pour 7-8B : Mistral 7B Q4, Qwen 3 8B Q4 à 22-28 tok/s. Voir le guide MBP M1.

MBP M1 Max 64 Go peut-il faire tourner un 70B ?

Oui en Q3_K_M (~32 Go) à 6-9 tok/s — utilisable pour du long-form, lent pour du chat interactif. Q4 (~40 Go) tient mais plus lent.

M1 Pro vs M1 Max sur 32B ?

M1 Pro (200 Go/s) ≈ 12 tok/s sur Mistral Small 24B Q4. M1 Max (400 Go/s) ≈ 22 tok/s. Le Max double la bande passante mémoire, c'est sensible.

Faut-il upgrader vers M4 ?

Si le M1 Max 64 Go tient encore, non. Sinon, le M4 Pro 48 Go offre 273 Go/s + Neural Engine récent — meilleur perf/Watt. Voir MBP M4.

Comparatifs en tête-à-tête

Approfondissez avec nos duels détaillés des finalistes :

Pour aller plus loin